要计算出现的次数，可以使用np。独特的(数组,return_counts = True):

In [75]: boo = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
 
# use bool value `True` or equivalently `1`
In [77]: uniq, cnts = np.unique(boo, return_counts=1)
In [81]: uniq
Out[81]: array([0, 1])   #unique elements in input array are: 0, 1

In [82]: cnts
Out[82]: array([8, 4])   # 0 occurs 8 times, 1 occurs 4 times

利用a系列提供的方法:

>>> import pandas as pd
>>> y = [0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1]
>>> pd.Series(y).value_counts()
0    8
1    4
dtype: int64

它还涉及一个步骤，但更灵活的解决方案也适用于2d数组和更复杂的过滤器，即创建一个布尔掩码，然后在掩码上使用.sum()。

>>>>y = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
>>>>mask = y == 0
>>>>mask.sum()
8

如果你正在处理非常大的数组，使用生成器可能是一个选择。这里的好处是，这种方法适用于数组和列表，你不需要任何额外的包。此外，您不会使用那么多内存。

my_array = np.array([0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1])
sum(1 for val in my_array if val==0)
Out: 8

使用numpy.unique:

import numpy
a = numpy.array([0, 3, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 4])
unique, counts = numpy.unique(a, return_counts=True)

>>> dict(zip(unique, counts))
{0: 7, 1: 4, 2: 1, 3: 2, 4: 1}

使用collections.Counter的非numpy方法;

import collections, numpy
a = numpy.array([0, 3, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 3, 4])
counter = collections.Counter(a)

>>> counter
Counter({0: 7, 1: 4, 3: 2, 2: 1, 4: 1})

你有一个只有1和0的特殊数组。一个技巧就是使用

np.mean(x)

也就是数组中1的百分比。另外,使用

np.sum(x)
np.sum(1-x)

会给出数组中1和0的绝对值。